【作者有话说】意见专业,审稿友好,JCR3区SCI仅10天检索!

本文分享了两篇在JCR3区机械工程类SCI期刊上录用的案例,强调了该期刊的快速审稿速度,平均录用周期3-5个月,自引率下降且国人占比高。对于相关领域的研究人员,这是一个值得关注和投稿的选择。

录用案例

JCR3区机械工程类SCI (进展顺)

【期刊简介】IF:2.0-3.0,JCR3区,中科院4区;

【检索情况】SCI在检;

【录用周期】3-5个月左右录用;

【征稿领域】复杂系统的智能传感和高级故障诊断相关领域均可包括但不限于:

• 复杂系统的尖端传感和测量

• 智能早期故障检测与诊断

• 多传感器监测数据融合。

【案例分享1】重要时间节点如下:   

2024/2/24 SCI检索;

2024/2/14 见刊;

2024/1/2 期刊部录用Accept;

2023/9/7 提交论文;

仅3个月25天录用,1个月12天上线见刊,10天检索!

检索截图来源:WOS官网

录用截图来源:期刊官网投稿系统

【案例分享2】重要时间节点如下:   

2024/1/4 期刊部录用Accept;

2023/10/16 提交论文;

仅2个月12天录用!

录用截图来源:期刊官网投稿系统

期刊详情

01 自引率

该期刊自引率波动较大,但近三年来一直保持下降趋势,最新自引率为10%

来源:WOS数据库

02 国人占比

排名前三的发文国家/地区分别为中国、英国和印度。国人占比排名第一,占比32.185%,可见期刊对国人非常友好。

来源:WOS数据库

03 年发文量

小编为大家统计了期刊近十年的发文量,2023年发文量119篇。

来源:WOS数据库

04 小结

这本期刊是一本计算机领域机械工程方向的优质快刊。近三年无预警,且影响因子平稳上升。审稿速度较快,经我处发表的案例约在2-4个月左右录用!

若您领域符合,可尝试投稿!也可将其推荐给朋友,荐稿费以及更多🆓礼品等你来拿~

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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